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本文提出了 PAAC，一种用于设备-云协同的隐私感知型智能体框架。该框架采用解耦架构和由大语言模型驱动的净化机制，在保护敏感数据的同时保持高性能。
本文探讨了分布式大型语言模型（LLMs）如何在设备和云端之间协同工作以应对资源限制的协作智能范式。文章涵盖了垂直方向的设备-云端协作、水平方向的多智能体协作、路由策略，以及在可扩展且可信的协作式人工智能方面的开放研究挑战。